５ステップでできるPyTorch - DCGAN - Qiita
概要 PyTorchを使って、以下の５ステップでDCGANを作成します。 データの準備 Generatorの作成 Discriminatorの作成 訓練関数の作成 DCGANの訓練スタート 当記事は、 DCGANの理論は他の方に任せて、簡単・シンプルなコードで、サクッと動かすことを目的としています。 コード・サンプルデータセットは**GitHub**に載せています。 1. データの準備 1.1 データのダウンロード・前処理 前処理済みのサンプルデータセット(sample_data)をGitHubに用意しているので、以下は読み飛ばしても大丈夫です。 データは、アニメのキャラクターの顔を集めたデータセットAnimeFace Character Datasetを使用します。 しかし、AnimeFace Character Datasetは顔よりも広めに切り取ってあるので、lbpcascade_a
pytorchで書いたDCGANでアニメキャラの顔を生成する - Qiita
DCGANのことは以前から聞いたことがあって興味がありました。最近pytorchを勉強し始めたので、練習としてDCGANを書いてみたいと思います。 DCGANでアニメキャラの顔を生成した例はすでにたくさんあったのですが、pytorchで書いた例は見つからなかったので、自分で書いて見ることにしました。 まずは結果の例です 基本的に以前から書いたmattyaさんやrezoolabさんなどのかたのコードを参考として自分なりにpytorchで書いてみたものです。 参考に使ったコード https://qiita.com/rezoolab/items/5cc96b6d31153e0c86bc https://qiita.com/mattya/items/e5bfe5e04b9d2f0bbd47 https://qiita.com/triwave33/items/35b4adc9f5b41c5e8141
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